在液芯光纤内产生共振拉曼效应,拉曼光谱强度可以提高109倍。样品吸收峰及浓度都影响拉曼光谱强度。样品浓度决定光纤的最佳长度。

核磁共振（NMR）具有许多优点，例如测试时间短，对岩石标本无害，已广泛用于测量储层孔隙结构。 3D打印还具有许多优点，例如重复打印相同属性的样品，通过已知的岩石孔结构形成样品，向样品添加不同的孔或裂缝。 通过结合NMR和3D打印，为裂缝储层的研究提供了新的思路。 核磁岩心分析是岩心研究中的重要工作，在一定回波时间使用T2谱图还可在岩心裂缝中发现。 该研究通过CT扫描建立储层孔隙结构，在添加不同姿态裂缝形成岩石样品的四个断裂特征的基础上，对固体样品进行3D打印，并通过对这些样品的核磁共振（NMR）进行分析，在T2曲线上得到裂缝特征的响应特征，对岩石样品的裂缝孔隙度进行定量计算，结果与建立裂缝孔隙度模型非常吻合。 为研究裂缝性油气藏的新领域。

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MT3540 是一款固定频率，SOT23-5 封装的电流模 式升压变换器，高达 1.2MHz 的工作频率使得外围电 感电容可以选择更小的规格。内置软启动功能减小了 启动冲击电流。 MT3540 轻载时自动切换至 PFM模式。 MT3540 包含了输入欠压锁定，电流限制以及过热 保护功能。 小尺寸的封装给 PCB省下更多的空间 内部集成 500mΩ 功率 MOSFET 2、2.5V 到 5.5V 输入电压范围 3、1.2MHz 固定频率工作 4、内部 1.5A电流限制 5、可调输出电压 6、芯片内部补偿，简化外围元件总数 7、输出电压最高支持到 28V 8、高效率：最高可达85% 9、自动 PFM 10、SOT23-5封装

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仪器分析

现代机器学习技术可用于构建强大的对撞机物理问题的模型。 但是，在许多应用中，由于数据中缺少真实级别的信息，因此在不完善的仿真上对这些模型进行了训练，这冒着仿真学习模型风险的风险。 在本文中，我们介绍了无标签分类的范式（CWoLa），其中训练了分类器以区分类的统计混合，这在对撞机物理学中很常见。 至关重要的是，既不需要单个标签也不需要类别比例，但是我们证明了CWoLa范例中的最佳分类器也是在传统的完全监督情况下所有标签信息均可用的最佳分类器。 在一个分析性玩具示例中证明了这种方法的强大功能之后，我们考虑了对撞机物理的现实基准：使用夸克/胶子混合训练样本区分夸克和胶子引发的射流。 更一般而言，CWoLa可以应用于标签或类别比例未知或模拟不可靠但类别的统计混合可用的任何分类问题。

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一般公司技术部门 有供应商送的样品， 需要测试和检测确认是否能用， 此表就是告诉供应商本公司 测试的参数及结论。